Intelligence artificielle : un potentiel inscrit dans la confiance et la data

Qu’il s’agisse d’automatiser des tâches manuelles ou de prendre des décisions sans intervention humaine, l’intelligence artificielle présente un potentiel économique sur le long terme…  à condition de gagner la confiance des utilisateurs et des régulateurs.

PwC insiste sur ce aspect dans un rapport réalisé avec le magazine économique Forbes et l’institut allemand en sciences appliquées Fraunhofer.

Le cabinet américain définit l’IA comme l’ensemble des « systèmes informatiques capables de percevoir leur environnement, de penser, d’apprendre et de décider en fonction de ce qu’ils ressentent et des objectifs qui leur sont donnés ».

Ils les répartit en quatre catégories : l’intelligence « automatisée » (qui automatise des tâches manuelles et cognitives), « assistée » (qui aide l’humain à accomplir des tâches), « augmentée » (qui aide l’humain à prendre des décisions) et « autonome » (qui prend seule des décisions).

En s’appuyant sur la base de données du Global Trade Analysis Project, qui couvre 57 secteurs économiques sur 140 pays, il a été déterminé qu’en termes de PIB, l’IA profiterait particulièrement à la Chine. En l’occurrence, à hauteur de 7 billions de dollars (7 000 milliards) à l’horizon 2030 ; soit une augmentation de 26,1 % du PIB.

Le nombre de brevets déposés dans le domaine de l’intelligence artificielle témoigne du dynamisme sur place.

L’Amérique du Nord, où les organisations réinjectent moins « spontanément » leurs bénéfices dans l’IA, tirerait pour 3,7 billions de dollars de PIB à ce même horizon 2030. L’Europe en serait à 2,5 milliards.

Sur les 15,7 billions de dollars qui pourraient être dégagés à l’échelle mondiale, 6,6 billions seraient liés à un accroissement de la productivité par l’automatisation. Le reste (9,1 billions) serait lié à une consommation en hausse portée par l’amélioration des produits et services.

Recherche data

PwC reconnaît que de nombreuses « forces positives ou négatives » (contexte financier, géopolitique, commercial…) sont susceptibles d’amplifier ou de réduire ces effets. Le rythme du progrès technologique pèsera également dans la balance, tout comme la croissance de la population.

Le secteur qui affichera le plus fort taux de maturité vis-à-vis de l’IA sur le court terme (3 ans) semble devoir être le retail, devant celui des médias et du divertissement. Sous 7 ans, la proportion atteindrait 100 % dans la finance et 97 % dans la production industrielle.

Au-delà des questions de « faisabilité technologique », un enjeu commun se dessine : la data. PwC l’estime vouée à constituer l’élément différenciateur, quand les services se « standardiseront », possiblement sur la base d’un modèle freemium.

Cette vision induit une réflexion sur l’évolution des compétences, notamment sous le prisme des data scientists. En sachant qu’à mesure que l’automatisation se développe, les capacités non reproductibles par des machines (créativité, leadership…) deviennent précieuses.

Les visages de l’IA

Dans la définition large qu’en donne PwC, l’intelligence artificielle s’est déjà immiscée dans les différents secteurs de l’économie.

La santé en bénéficie aujourd’hui essentiellement au niveau des assurances et de la planification médicale. Elle pourrait, à plus long terme, en tirer parti pour les diagnostics, l’anticipation de pandémies et le développement de traitements – jusqu’aux implants – personnalisés.

L’assistance à la conduite en est actuellement l’un des principaux champs d’application dans l’automobile. Des usages émergent aussi dans la maintenance prédictive, en attendant le développement de systèmes intégralement autonomes*.

Dans le secteur de la finance, les robo-advisors sont l’un des emblèmes de la diffusion de l’IA, levier de personnalisation et, à terme, d’anticipation des besoins comme des fraudes.

Levier de personnalisation et d’anticipation, l’IA l’est aussi pour le retail, avec des effets potentiellement bénéfiques sur la gestion de la supply chain. Elle l’est pour l’optimisation de la distribution et du stockage dans le secteur des énergies ; du trafic dans les transports.

* Y compris des camions et autres véhicules de livraison autonomes.

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